Configurei os recursos de LLM, embedding e persona; no entanto, meu prompt não está fornecendo as respostas esperadas das perguntas e respostas ou dos recursos de wiki disponíveis em nossa comunidade.
LLM Auto-hospedado: mistral:latest
Embedding Auto-hospedado: all-minilm:latest
Persona:
Alguém poderia me ajudar mais com o que precisa ser feito. Considerando um Novato em IA.
Qual modelo exato da Mistral é este?
Você pode compartilhar o prompt?
Você pode adicionar Search como uma "Ferramenta Forçada" para a primeira interação para ajudar a fundamentar o modelo.
@Falco, abaixo estão os detalhes para a resposta de acompanhamento:
Qual modelo exato da Mistral é este?
Modelo LLM: mistral:latest
Link:
O modelo em https://ollama.com/library/mistral:latest é:
Mistral 7B v0.3 — um modelo de código aberto de 7 bilhões de parâmetros lançado pela Mistral AI.
Você pode compartilhar o prompt?
Prompt do sistema:
Você é um assistente de conhecimento da comunidade projetado para este fórum chamado {site_title} e com URL do site {site_url}, tendo engenheiros como usuários.
Sempre pesquise e referencie posts relevantes do fórum, artigos da wiki e discussões marcadas antes de gerar uma resposta.
Sua primeira prioridade é usar o conteúdo recuperado do fórum (via pesquisa de embeddings) para elaborar respostas.
Prefira resumos e citações de posts existentes.
Se vários tópicos relacionados forem encontrados, combine-os claramente.
Somente se nenhum conteúdo relevante existir, responda usando seu conhecimento geral através do LLM.
Inclua títulos de tópicos ou URLs ao referenciar posts.
Nunca alucine ou invente respostas não suportadas por dados do fórum.
Seja factual, conciso e profissional.
Quando os usuários fizerem perguntas amplas, prefira resumir várias fontes em vez de adivinhar.
Sempre prefira o contexto de categorias, tags e wikis indexados em embeddings.
Atualizada a Ferramenta forçada conforme sugerido
Receio que um modelo de 2023 requentado não seja suficiente aqui. Além disso, da própria documentação do Ollama para este modelo, ele só suporta chamadas de ferramentas na API bruta, que não é o que usamos.
No geral, esta é uma má escolha para o Bot de IA hoje.
Em vez disso, use um dos seguintes:
Olá @Falco, e obrigado pelas informações. Verificaremos e atualizaremos você posteriormente.
@Falco Erro 502 ao habilitar LLM. Por favor, encontre os logs abaixo
Mensagem
Unicorn worker received USR2 signal indicating it is about to timeout, dumping backtrace for main thread
config/unicorn.conf.rb:203:in `backtrace'
config/unicorn.conf.rb:203:in `block (2 levels) in reload'
/var/www/discourse/vendor/bundle/ruby/3.3.0/gems/net-protocol-0.2.2/lib/net/protocol.rb:229:in `wait_readable'
/var/www/discourse/vendor/bundle/ruby/3.3.0/gems/net-protocol-0.2.2/lib/net/protocol.rb:229:in `rbuf_fill'
/var/www/discourse/vendor/bundle/ruby/3.3.0/gems/net-protocol-0.2.2/lib/net/protocol.rb:199:in `readuntil'
/var/www/discourse/vendor/bundle/ruby/3.3.0/gems/net-protocol-0.2.2/lib/net/protocol.rb:209:in `readline'
/var/www/discourse/vendor/bundle/ruby/3.3.0/gems/net-http-0.6.0/lib/net/http/response.rb:158:in `read_status_line'
/var/www/discourse/vendor/bundle/ruby/3.3.0/gems/net-http-0.6.0/lib/net/http/response.rb:147:in `read_new'
/var/www/discourse/vendor/bundle/ruby/3.3.0/gems/net-http-0.6.0/lib/net/http.rb:2420:in `block in transport_request'
/var/www/discourse/vendor/bundle/ruby/3.3.0/gems/net-http-0.6.0/lib/net/http.rb:2411:in `catch'
/var/www/discourse/vendor/bundle/ruby/3.3.0/gems/net-http-0.6.0/lib/net/http.rb:2411:in `transport_request'
/var/www/discourse/vendor/bundle/ruby/3.3.0/gems/net-http-0.6.0/lib/net/http.rb:2384:in `request'
/var/www/discourse/vendor/bundle/ruby/3.3.0/gems/rack-mini-profiler-4.0.1/lib/patches/net_patches.rb:19:in `block in request_with_mini_profiler'
/var/www/discourse/vendor/bundle/ruby/3.3.0/gems/rack-mini-profiler-4.0.1/lib/mini_profiler/profiling_methods.rb:45:in `step'
/var/www/discourse/vendor/bundle/ruby/3.3.0/gems/rack-mini-profiler-4.0.1/lib/patches/net_patches.rb:18:in `request_with_mini_profiler'
/var/www/discourse/plugins/discourse-ai/lib/completions/endpoints/base.rb:168:in `block in perform_completion!'
/var/www/discourse/vendor/bundle/ruby/3.3.0/gems/net-http-0.6.0/lib/net/http.rb:1632:in `start'
/var/www/discourse/vendor/bundle/ruby/3.3.0/gems/net-http-0.6.0/lib/net/http.rb:1070:in `start'
/var/www/di...
Backtrace
/var/www/discourse/vendor/bundle/ruby/3.3.0/gems/activesupport-8.0.2.1/lib/active_support/broadcast_logger.rb:130:in `block in warn'
/var/www/discourse/vendor/bundle/ruby/3.3.0/gems/activesupport-8.0.2.1/lib/active_support/broadcast_logger.rb:231:in `block in dispatch'
/var/www/discourse/vendor/bundle/ruby/3.3.0/gems/activesupport-8.0.2.1/lib/active_support/broadcast_logger.rb:231:in `each'
/var/www/discourse/vendor/bundle/ruby/3.3.0/gems/activesupport-8.0.2.1/lib/active_support/broadcast_logger.rb:231:in `dispatch'
/var/www/discourse/vendor/bundle/ruby/3.3.0/gems/activesupport-8.0.2.1/lib/active_support/broadcast_logger.rb:130:in `warn'
/var/www/discourse/lib/signal_trap_logger.rb:40:in `public_send'
/var/www/discourse/lib/signal_trap_logger.rb:40:in `block (2 levels) in ensure_logging_thread_running'
internal:kernel:187:in `loop'
/var/www/discourse/lib/signal_trap_logger.rb:37:in `block in ensure_logging_thread_running'
Defina o provedor como OpenAI se você estiver usando a API compatível com OpenAI do Ollama.
Já tentei com o provedor openAI e o problema ainda persiste.
Mensagem
Unicorn worker received USR2 signal indicating it is about to timeout, dumping backtrace for main thread
config/unicorn.conf.rb:203:in `backtrace'
config/unicorn.conf.rb:203:in `block (2 levels) in reload'
/var/www/discourse/vendor/bundle/ruby/3.3.0/gems/net-protocol-0.2.2/lib/net/protocol.rb:229:in `wait_readable'
/var/www/discourse/vendor/bundle/ruby/3.3.0/gems/net-protocol-0.2.2/lib/net/protocol.rb:229:in `rbuf_fill'
/var/www/discourse/vendor/bundle/ruby/3.3.0/gems/net-protocol-0.2.2/lib/net/protocol.rb:199:in `readuntil'
/var/www/discourse/vendor/bundle/ruby/3.3.0/gems/net-protocol-0.2.2/lib/net/protocol.rb:209:in `readline'
/var/www/discourse/vendor/bundle/ruby/3.3.0/gems/net-http-0.6.0/lib/net/http/response.rb:158:in `read_status_line'
/var/www/discourse/vendor/bundle/ruby/3.3.0/gems/net-http-0.6.0/lib/net/http/response.rb:147:in `read_new'
/var/www/discourse/vendor/bundle/ruby/3.3.0/gems/net-http-0.6.0/lib/net/http.rb:2420:in `block in transport_request'
/var/www/discourse/vendor/bundle/ruby/3.3.0/gems/net-http-0.6.0/lib/net/http.rb:2411:in `catch'
/var/www/discourse/vendor/bundle/ruby/3.3.0/gems/net-http-0.6.0/lib/net/http.rb:2411:in `transport_request'
/var/www/discourse/vendor/bundle/ruby/3.3.0/gems/net-http-0.6.0/lib/net/http.rb:2384:in `request'
/var/www/discourse/vendor/bundle/ruby/3.3.0/gems/rack-mini-profiler-4.0.1/lib/patches/net_patches.rb:19:in `block in request_with_mini_profiler'
/var/www/discourse/vendor/bundle/ruby/3.3.0/gems/rack-mini-profiler-4.0.1/lib/mini_profiler/profiling_methods.rb:45:in `step'
/var/www/discourse/vendor/bundle/ruby/3.3.0/gems/rack-mini-profiler-4.0.1/lib/patches/net_patches.rb:18:in `request_with_mini_profiler'
/var/www/discourse/plugins/discourse-ai/lib/completions/endpoints/base.rb:168:in `block in perform_completion!'
/var/www/discourse/vendor/bundle/ruby/3.3.0/gems/net-http-0.6.0/lib/net/http.rb:1632:in `start'
/var/www/discourse/vendor/bundle/ruby/3.3.0/gems/net-http-0.6.0/lib/net/http.rb:1070:in `start'
/var/www/di...
Backtrace
/var/www/discourse/vendor/bundle/ruby/3.3.0/gems/activesupport-8.0.2.1/lib/active_support/broadcast_logger.rb:130:in `block in warn'
/var/www/discourse/vendor/bundle/ruby/3.3.0/gems/activesupport-8.0.2.1/lib/active_support/broadcast_logger.rb:231:in `block in dispatch'
/var/www/discourse/vendor/bundle/ruby/3.3.0/gems/activesupport-8.0.2.1/lib/active_support/broadcast_logger.rb:231:in `each'
/var/www/discourse/vendor/bundle/ruby/3.3.0/gems/activesupport-8.0.2.1/lib/active_support/broadcast_logger.rb:231:in `dispatch'
/var/www/discourse/vendor/bundle/ruby/3.3.0/gems/activesupport-8.0.2.1/lib/active_support/broadcast_logger.rb:130:in `warn'
/var/www/discourse/lib/signal_trap_logger.rb:40:in `public_send'
/var/www/discourse/lib/signal_trap_logger.rb:40:in `block (2 levels) in ensure_logging_thread_running'
internal:kernel:187:in `loop'
/var/www/discourse/lib/signal_trap_logger.rb:37:in `block in ensure_logging_thread_running'
Seu contêiner Discourse pode acessar o serviço na porta 11434? Se ele estiver rodando no host, você precisa fornecer uma maneira para a rede cruzar a fronteira do contêiner.
Sim, eu consegui acessar um dos modelos LLM anteriormente com a mesma porta com o container Discourse.
Você poderia me ajudar com isso e qual o requisito mínimo de RAM para rodar este LLM?
Então pode ser
Olá @Falco
Integrei com sucesso o Modelo de Linguagem (LLM) descrito abaixo. No entanto, encontrei um problema durante o meu processo de consulta: o prompt não leva em consideração o conteúdo específico do meu fórum. Em vez de extrair das discussões e insights relevantes do meu fórum, ele está gerando respostas com base em informações pré-existentes do LLM. Que passos devo tomar para retificar esta situação e garantir que o modelo incorpore efetivamente as contribuições únicas do meu fórum?
LLM Usado conforme sugerido anteriormente:
Exemplo:
Na seção Ferramentas da persona, certifique-se de que ela tenha acesso a Pesquisar e Ler, e defina Pesquisar como Ferramenta Forçada.
Além disso, o conteúdo do fórum onde a Persona deve pesquisar é todo público?
@Falco, gostaria que meu bot fornecesse respostas derivadas do conteúdo armazenado em minha Base de Conhecimento. Você poderia compartilhar as configurações abrangentes relacionadas ao plugin de IA e outros? Além disso, precisamos executar algum comando específico no aplicativo para habilitar a Geração Aumentada de Recuperação (RAG)?
@Falco você poderia revisar e dar seu feedback sobre o acima.
Habilite a depuração do bot via AI bot debugging allowed groups e verifique quais chamadas de ferramenta o bot está fazendo e quais são as respostas.
@Falco Seguem os detalhes
Tokens de solicitação: 1304
Tokens de resposta: 652
modelo: gemma3:1b
mensagens:
0:
função: sistema
conteúdo: Você é um assistente de Discourse prestativo.
Você _compreende_ e **gera** Markdown do Discourse.
Você existe dentro de uma mensagem de fórum Discourse.
Você está no fórum com o URL: https://faq.company.com
O título do seu site: Perguntas frequentes da empresa
A descrição é: Portal da Comunidade da empresa
Os participantes desta conversa são: Forum_Helper_bot, testuser
A data atual é: 02/12/2025 08:36:27 UTC, muito mudou desde que você foi treinado.
Você foi treinado com dados ANTIGOS, use a busca para obter informações atualizadas sobre este fórum
Ao pesquisar, tente SIMPLIFICAR os termos de busca
A busca do Discourse une todos os termos com AND. Reduza e simplifique os termos para encontrar mais resultados.
Neste ambiente, você tem acesso a um conjunto de ferramentas que pode usar para responder à pergunta do usuário.
Você pode chamá-las assim.
<function_calls>
<invoke>
<tool_name>$NOME_DA_FERRAMENTA</tool_name>
<parameters>
<$NOME_DO_PARÂMETRO>$VALOR_DO_PARÂMETRO</$NOME_DO_PARÂMETRO>
...
</parameters>
</invoke>
</function_calls>
Se desejar chamar várias funções em uma única resposta, envolva várias tags <invoke>
btravar em um único <function_calls> block.
- Sempre priorize as chamadas de ferramentas, se precisar executar alguma.
- Evite qualquer cortesia antes das chamadas de ferramentas, por exemplo: "Deixe-me procurar isso para você..." etc.
- NÃO codifique entidades HTML nas chamadas de ferramentas. Você pode usar <![CDATA[...]]> para codificação, se necessário.
Aqui está a lista completa de ferramentas disponíveis:
<tools>
<tool_description>
<tool_name>categories</tool_name>
<description>Listará as categorias na instância atual do Discourse, prefira formatar com # antes do nome da categoria</description>
<parameters>
</parameters>
</tool_description>
<tool_description>
<tool_name>search</tool_name>
<description>Procurará tópicos na instância atual do Discourse, ao renderizar, prefira sempre vincular aos tópicos encontrados</description>
<parameters>
<parameter>
<name>search_query</name>
<type>string</type>
<description>Palavras-chave específicas para pesquisar, separadas por espaço (corrija ortografia errada, remova palavras de conexão)</description>
<required>false</required>
</parameter>
<parameter>
<name>user</name>
<type>string</type>
<description>Filtre os resultados da pesquisa por este nome de usuário (inclua apenas se o usuário solicitar explicitamente filtrar por usuário)</description>
<required>false</required>
</parameter>
<parameter>
<name>order</name>
<type>string</type>
<description>ordem dos resultados da pesquisa</description>
<required>false</required>
<options>latest,latest_topic,oldest,views,likes</options>
</parameter>
<parameter>
<name>max_results</name>
<type>integer</type>
<description>limite o número de resultados retornados (geralmente prefira manter o padrão)</description>
<required>false</required>
</parameter>
<parameter>
<name>max_posts</name>
<type>integer</type>
<description>número máximo de posts nos tópicos (tópicos onde muitas pessoas postaram)</description>
<required>false</required>
</parameter>
<parameter>
<name>tags</name>
<type>string</type>
<description>lista de tags para pesquisar. Use + para juntar com OU, use , para juntar com E</description>
<required>false</required>
</parameter>
<parameter>
<name>category</name>
<type>string</type>
<description>nome da categoria para filtrar</description>
<required>false</required>
</parameter>
<parameter>
<name>before</name>
<type>string</type>
<description>apenas tópicos criados antes de uma data específica AAAA-MM-DD</description>
<required>false</required>
</parameter>
<parameter>
<name>after</name>
<type>string</type>
<description>apenas tópicos criados após uma data específica AAAA-MM-DD</description>
<required>false</required>
</parameter>
<parameter>
<name>status</name>
<type>string</type>
<description>procure tópicos em um estado particular</description>
<required>false</required>
<options>open,closed,archived,noreplies,single_user</options>
</parameter>
</parameters>
</tool_description>
<tool_description>
<tool_name>read</tool_name>
<description>Lerá um tópico ou uma publicação nesta instância do Discourse</description>
<parameters>
<parameter>
<name>topic_id</name>
<type>integer</type>
<description>a id do tópico a ser lido</description>
<required>true</required>
</parameter>
<parameter>
<name>post_numbers</name>
<type>array</type>
<description>os números das publicações a serem lidas (opcional)</description>
<required>false</required>
<array_item_type>integer</array_item_type>
</parameter>
</parameters>
</tool_description>
<tool_description>
<tool_name>tags</tool_name>
<description>Listará as 100 tags mais populares na instância atual do Discourse</description>
<parameters>
</parameters>
</tool_description>
</tools>
1:
role: user
name: testuser
content: Como resolver - o pacote apt zliblg:i386 não existe
stream: true
stream_options:
include_usage: true
Resposta
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Por que você marcou Desativar suporte a ferramentas nativas (usar ferramentas baseadas em XML) (opcional) na configuração do LLM? O Gemma 3 suporta ferramentas nativas.
O Gemma3 1B é muito pequeno para a chamada de ferramentas confiável, é um modelo menor que os modelos para hardware embarcado ou para rodar em um navegador. Tente, no mínimo, as variantes 4B ou 12B.
@Falco tentaremos mais com as entradas fornecidas e retornaremos para você